高校图书馆是高校师生的知识数据库,图书馆内拥有藏书所涉及的领域很广泛。图书馆每年都有新书购入量,因此馆内的藏书量也逐年不断的增加。由此,导致师生们要在大量的书海中找到自己所需的相关书籍是一件非常困难的事情。因此,快速而有效的优化藏书布局结构对广大师生的学习与研究显得尤为重要。图书管理系统中所拥有大量的信息只是被简单的被存储起来,并没有进行深层次的应用及研究分析。面对如此繁杂而又众多的数字信息,如何主动的进行数据分析研究,利用已有的信息发现规律、提供信息的内在联系,这成为目前急需解决的问题。有效的运用数据挖掘技术可以为广大师生更好的提供个性化服务,提高读者满意度,指导图书馆中合理分布馆藏资源和挖掘各个学科间所隐藏的关联性。本文以湖南农业大学图书馆中的已有信息为依据,将数据挖掘技术应用到农业数字图书馆,深入探索了数据挖掘技术在图书管理中的具体应用方法和实现过程。应用聚类分析算法,帮助图书管理人员了解读者对不同类型书籍的喜爱程度和检索图书的类型,从而得出使用频率较高的图书分类。应用关联规则算法,发现借阅流通日志中图书之间的关联,从而指导读者的借阅行为和提供个性化服务。通过实验分析获得的相关规律和结论,为图书馆数字资源的采购、引进以及个性化服务推荐提供有力的数据依据和决策管理支持。